药物不良反应 (ADE) 检测

关于数据集

💉COVID-19疫苗不良事件 (2020-2025年): VAERS真实世界监测数据
该数据集提供了一个关键的，大规模的COVID-19疫苗的真实世界安全监测，来自疫苗不良事件报告系统 (VAERS)。该收集由CDC和FDA维护，涵盖了从2020年到2025年前所未有的大规模疫苗接种时期，为药物警戒，公共卫生研究和监管决策提供了宝贵的资源。

主要特点和挑战
该数据集是结构化和非结构化信息的丰富混合，详细描述了报告的药物不良事件 (ADEs)，其范围从轻微的局部反应到严重的危及生命的并发症。

结构化数据: 包括标准化症状代码，提供报告反应的直接定量视图。

自由文本注释: 包含记者提供的详细的真实症状描述。本文是粒度上下文的 “宝库”，包括症状的持续时间，强度和位置的详细信息。

挑战: 结构化条目范围有限。自由文本注释虽然丰富，但本质上是嘈杂的，并且缺乏标准化的元数据，例如临床严重性评分或特定于年龄的模式标准化。

对数据科学家的价值
这个数据集提出了一个重大的自然语言处理 (NLP) 和机器学习 (ML) 挑战:

提取上下文: 开发模型以从原始的、非标准化的自由文本笔记中有效地提取关键的临床上下文 (例如，“头痛持续三天，严重”)。

标准化严重性: 创建预测模型，为ADEs分配标准化的严重性和特定年龄的风险模式。

知情决策: 最终目标是为监管机构，医疗保健提供者和制药公司提供可操作的及时见解，从而改善疫苗安全监控和公众信任。

潜入此数据集，将您的技能应用于高级数据清理，特征工程和最先进的NLP，以解决至关重要的高影响力公共卫生挑战。